Penerapan Algoritma dan Bilangan Bulat Dalam Kebijakan Migrasi di Pemerintahan Indonesia

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Penerapan Algoritma dan Bilangan Bulat Dalam Kebijakan Migrasi di Pemerintahan Indonesia"

Transkripsi

1 Penerapan dan Bilangan Bulat Dalam Kebijakan Migrasi di Pemerintahan Indonesia Enjella Melissa Nababan ( ) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia Abstract Metode dalam menerapkan kebijaksanaan dalam masyarakat oleh pemerintah Indonesia dapat dilakukan dengan berbagai macam cara Salah satu alternatif dalam struktur diskrit yang dapat dipakai khususnya dalam kebijakan migrasi adalah pembagi bilangan terbesar atau yang sering disebut dengan factor pembagi terbesar Untuk beberapa kasus memang nilainya dengan mudah dapat dihitung dengan cara yang umum, yaitu dengan menjabarkan faktor pembagi bilangan bulat tersebut dan mencari faktor bilangan terbesar yang sama Namun untuk menangani kasus bilangan bulat yang cukup besar, penghitungan tersebut tidak selalu mudah Penyelesaian perhitungan tersebut kemudian dipermudah dengan adanya Euclidean Kata kunci : Euclidean, migrasi, bilangan bulat I PENDAHULUAN Jumlah penduduk Indonesia saat ini telah mencapai angka 340 juta jiwa Jumlah penduduk Indonesia berdasarkan angka saat ini diprediksi akan meningkat menjadi 5 kali lipat dalam tempo waktu 10 tahun mendatang Berpusatnya jumlah penduduk Indonesia di pulau Jawa mengakibatkan banyaknya jumlah pengangguran dan tindakan kriminal Oleh karena itu, perlu diadakan kebijakan untuk melakukan migrasi terhadap penduduk di Indonesia sehingga penyebarannya merata dan meningkatan kesejahteraan masyarakat itu sendiri 11 Pengertian Migrasi adalah peristiwa berpindahnya suatu organisme dari suatu bioma ke bioma lainnya Dalam banyak kasus, organisme bermigrasi untuk mencari sumber cadangan makanan yang baru untuk menghindari kelangkaan makanan yang mungkin terjadi karena datangnya musim dingin atau karena overpopulasi Di Indonesia, kebijakan migrasi dilakukan karena overpopulasi yaitu jumlah penduduk yang melebihi ukuran normal dan yang tidak sesuai dengan luas daerah; kelebihan penduduk 12 Jenis-jenis Migrasi Migrasi sangat erat hubungannya dengan angkaangka yang menunjukkan jumlah penduduk dan daerah tujuan migrasi Penerapan migrasi dapat dipermudah dengan penerapan ilmu struktur diskrit pada umumnya dan pemakaiaan teori Euclidean pada khususnya Migrasi dapat terjadi di dalam satu negara maupun antarnegara Berdasarkan hal tersebut, migrasi dapat dibagi atas dua golongan yaitu : a Migrasi Internasional Perpindahan penduduk dari suatu negara ke negara lainnya Migrasi internasional dapat dibedakan atas tiga macam yaitu : - Imigrasi Masuknya penduduk dari suatu negara ke negara lain dengan tujuan menetap Orang yang melakukan imigrasi disebut imigran - Emigrasi Keluarnya penduduk dari suatu negara ke negara lain Orang yang melakukan emigrasi disebut emigran Remigrasi atau repatriasi, yaitu kembalinya imigran ke negara asalnya b Migrasi Nasional atau Internal Perpindahan penduduk di dalam satu negara Migrasi nasional /internal terdiri atas beberapa jenis, yaitu sebagai berikut : - Urbanisasi Perpindahan dari desa ke kota dengan tujuan menetap Terjadinya urbanisasi disebabkan oleh beberapa faktor antara lain sebagai berikut : 1 Ingin mencari pekerjaan, karena di kota lebih banyak lapangan kerja dan upahnya tinggi 2 Ingin melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi

2 3 Ingin mencari pengalaman di kota 4 Ingin lebih banyak mendapatkan hiburan dan sebagainya - Transmigrasi Perpindahan penduduk dari pulau yang padat penduduk ke pulau yang jarang penduduknya di dalam wilayah republik Indonesia Transmigrasi pertama kali dilakukan di Indonesia pada tahun 1905 oleh pemerintah Belanda yang dikenal dengan nama kolonisasi Berdasarkan pelaksanaannya, transmigrasi di Indonesia dapat dibedakan atas : 1 Transmigrasi Umum Transmigrasi yang dilaksanakan dan dibiayai oleh pemerintah 2 Transmigrasi Khusus Transmigrasi yang dilaksanakan degan tujuan tertentu, seperti penduduk yang terkena bencana alam dan daerah yang terkena pembangunan proyek 3 Transmigrasi Spontan (swakarsa Transmigrasi yang dilakukan oleh seseorang atas kemauan dan biaya sendiri 4 Transmigrasi Lokal Transmigrasi dari suatu daerah ke daerah yang lain dalam propinsi atau pulau yang sama - Ruralisasi, yaitu perpindahan penduduk dari kota ke desa dengan tujuan menetap Ruralisasi merupakan kebalikan dari urbanisasi Selain jenis migrasi yang disebutkan di atas, terdapat jenis migrasi yang disebut evakuasi Evakuasi adalah perpindahan penduduk yang yang terjadi karena adanya ancaman akibat bahaya perang, bencana alam dan sebagainya Evakuasi dapat bersifat nasional maupun internasional 13 Faktor penyebab migrasi Secara umum faktor-faktor yang menyebabkan terjadinya migrasi adalah sebagai berikut : a Faktor ekonomi, yaitu ingin mencari kehidupan yang lebih baik di tempat yang baru b Faktor keselamatan, yaitu ingin menyelamatkan diri dari bencana alam seperti tanah longsor, gempa bumi, banjir, gunung meletus dan bencana alam lainnya c Faktor keamanan, yaitu migrasi yang terjadi akibat adanya gangguan keamanan seperti peperangan, dan konflik antar kelompok d Faktor politik, yaitu migrasi yang terjadi oleh adanya perbedaan politik di antara warga masyarakat seperti RRC dan Uni Soviet (Rusia) yang berfaham komunis e Faktor agama, yaitu migrasi yang terjadi karena perbedaan agama, misalnya terjadi antara Pakistan dan India setelah memperoleh kemerdekaan dari Inggris f Faktor kepentingan pembangunan, yaitu migrasi yang terjadi karena daerahnya terkena proyek pembangunan seperti pembangunan bendungan untuk irigasi dan PLTA g Faktor pendidikan, yaitu migrasi yang terjadi karena ingin melanjutkan pendidikan ke jenjang yang lebih tinggi 14 Faktor kendala migrasi Secara umum faktor-faktor kendala terjadinya migrasi adalah sebagai berikut : a Kehidupan di kota dianggap lebih menyenangkan dibanding di desa b Hiburan yang lebih banyak dikota dibandingkan di desa c Tingkat keejahteraan dianggap lebih mudah diraih di kota disbanding di desa d Fasilitas kesehatan dan pendidikan di desa yang tidak memadai e Kurangnya pengetahuan masyarakat dalam hal pembudidayaan sumber daya alam di desa sehingga ada anggapan bahwa dunia teknologi yang ada di kota lebih menjanjikan masa depan yang lebih baik f Kurangnya keterampilan dan inisiatif dalam memandang sesuatu hal g Kurangnya kepekaan pemerintah dalam hal permintaan masyakat sehingga ada masyarakat beranggapan migrasi yang dilakukan tidak sesuai dengan tujuan migrasi itu sendiri Dalam makalah ini, hal akan akan lebih diulas adalah pemanfaatan algoritma dan teori bilangan bulat dalam menyelesaikan faktor kendala migrasi tersebut II ALGORITMA adalah urutan logis langkah langkah penyelesaian masalah yang disusun secara sistematis Ditinjau dari asal usul katanya, kata algoritma berasal dari nama penulis buku arab yang terkenal, yaitu Abu Ja far Muhammad ibnu Musa al-khuwarizmi Al- Khuwarizmi dibaca algorism oleh orang Barat Buku karangan Al-Khuwarizmi berjudul Kitab al jabar wal- muqabala, yang artinya Buku Pemugaran dan Pengurangan Dari buku ini juga diperoleh akar kata aljabar Perubahaan kata algorism menjadi algorithm muncul karena algorism sering dikelirukan dengan arithmetic sehingga akhiran sm berubah menjadi thm Karena perhitungan dengan angka Arab sudah menjadi lumrah dilakukan, maka lambat laun kata algorithm berangsur- angsur dipakai sebagai metode perhitungan secara umum, sehingga kehilangan makna aslinya Dalam bahasa Indonesia, kata algorithm diserap sebagai algoritma Meskipun algoritma sering dikaitkan dengan ilmu komputer, namun sesungguhnya dala kehidupan sehari-hari banyak proses yang digambarkan sebagai algoritma Misalnya cara memperoleh nilai yang baik dalam setiap mata kuliah dinyatakan dalam suatu

3 strategi Contoh strategi menyusun jadwal: 1 Buat daftar kegiatan yang hendak di kerjakan 2 Buat skala prioritas dari setiap kegiatan yang ingin dilakukan 3 Perkirakan waktu yang diperlukan untuk menyelesaikan tiap kegiatan 4 Alokasikan waktu untuk setiap kegiatan tersebut 5 Evaluasi penerapan jadwal 21 Notasi Untuk dapat dituliskan dengan berbagai notasi, misalnya dalam notasi kalimat- kalimat deskriptif seperti contoh strategi menyusun jadwal di atas Dengan notasi bergaya kalimat ini, deskripsi setiap langkah dijelaskan dengan bahasa sehari- hari secara gambling 22 Beberapa contoh Berikut ini disajikan beberapa contoh algoritma pertama mempertukarkan nilai dari dua peubah, kedua mencari elemen tertentu di antara sekumpulan nilai bilangan bulat ketiga mengurutkan sekumpulan bilangan bulat mempertukarkan nilai dari dua buah peubah Diberikan dua buah peubah, a dan b Nilai a dan b akan dipertukarkan sehingga a akan berisi nilai b, sedangkan b akan berisi nilai x yang lama Misalnya : sebelum pertukaran, a = 1,b=3, sesudah pertukaran, a = 3,b=1 Falam operasi pertukaran dibutuhkan sebuah peubah bantu, temp, sebagai tempat penampung sementara nilai dari salah satu peubah (a atau b) nya adalah sebagai berikut Procedure Tukar ( input/ output a, b : integer ) { Mempertukarkan nilai a dan b Masukan : a dan b Keluaran : a dan b } temp : integer temp a a b b temp mencari nilai tertentu di dala himpunan elemen Diberikan n buah bilangan bulat yang dinyatakan sebagai a 1, a 2, a 3,, a n Cari apakah x terdapat di dalam himpunan bilangan bulat tersebut Jika x ditemukan maka lokas (indeks) elemen yang bernilai x disimpan dalam peubah idx Jika tidak terdapat di dalam himpunan, maka idx diisi dengan nilai 0 pencarian yang paling mudah adalah dengan algoritma pencarian beruntun Setiap elemen yang ada di dalam himpunan tersebt dibandingkan dengan x, mulai dari elemen yang pertama, a 1, sampai elemen yang terakhir, a n Jika a k =x, maka k adalah lokasi tempat x berada (idx diisikan dengan k) Jika x tidak ditemukan, maka 0 diisikan ke dalam idx tersebut adalah : Procedure PencarianBeruntun ( input ; a 1,, a n : integer, x : integer, output : idx : integer) {Mencari x di dalam elemen a 1,, a n Lokasi tempat x ditemukan diisi ke dalam idx Jika x tidak ditemukan, idx diidi dengan 0 Masukan a 1,, a n Keluaran : idx} i : integer i 1 while ( i < n) and (a x) do i i + 1 endwhile {i = n or a i = x} if a i = x then {x ditemukan} idx i else idx 0 {x tidak ditemukan} endif pengurutan Diberikan n buah bilangan bulat yang dinyatakan sebagai a 1,, a n Urutan semua bilangan bulat tersebut sedemikian sehingga a 1 a n Pengurutan adalah persoalan yang kaya dengan solusi algoritma Karena terdapat puluhan algoritma pengurutan Salah satunya adalah algoritma pengurutan seleksi (selection sort) Gagasan dasarnya adalah mencari elemen terbesar atau terkecil kemudian menempatkannya pada awal atau akhir susunan nya adalah sebagai berikut ; Procedure PengurutanPilih ( input n : integer, input / output a 1,, a n : integer ) {Mengurutkan a 1,, a n Masukan : a 1,, a n Keluaran : a 1,, a n (terurut menaik) } i : integer

4 {pencacah jumlah pengulangan} j : integer {pencacah untuk mencari nilai maksimum} i maks :integer {indeks yang berisi nilai maksimum sementara} temp : integer {peubah bantu untuk pertukaran} for i n downto 2 do {jumlah pass sebanyak n-1} {cari elemen terbesar di antara a 1,, a n } i maks 1 {elemen pertama diasumsikan sebagai elemen terbesar sementara} for j 2 to i do if a j > a imaks then i maks j endif endfor {pertukaran a imaks dengan a j } temp a j a j a imaks a imaks temp endfor III BILANGAN BULAT Bilangan bulat adalah bilangan yang tidak mempunyai pecahan desimal Sifat pembagian pada bilangan bulat melahirkan konsep konsep seperti bilangan prima dan aritmatika modulo Salah satu algoritma penting yang berhubungan dengan sifat pembagian ini adalah algoritma Euclidean Baik bilangan prima, aritmatika modulo dan algoritma Euclidean memainka peranan penting dalam bidang kriptografi, yaitu ilmu yang mempelajari kerahasiaan pesan Yang menjadi pokok ide dalam kebijakan migrasi adalah sifat pembagian pada bilangan bulat, pembagi bersama terbesar dan algoritma Euclidean 31 Sifat Pembagian pada Bilangan Bulat Misalnya a dan b adalah dua buah bilangan bulat dengan syarat a 0 Dinyatakan bahwa a habis membagi b jika terdapat bilangan bulat c sedemkian sehingga b = ac Notasi : a b jika b = ac, c Z dan a 0 Z = himpunan bilangan bulat Secara umum, jika hasil pembagian bilangan bulat dinyatakan sebagai bilangan bulat juga, maka sembarang bilangan bulat bila dibagi dengan suatu bilangan bulat positif akan menghasilkanhasil bagi dan sisa pembagian Sifat tersebut dituangkan dalam teorema Eulclidean berikut: Teorema Eulclidean Misalkan m dan n adalah dua buah bilangan bulat dengan syarat n 0 Jika m dibagi dengan n maka terdapat dua buah bilangan bulat inik q dan r sedemikian sehingga : m = nq + r dengan 0 r < n Notasi yang digunakan untuk mengekspresikan hasi bagi dan sisa adalah dengan menggunakan operator mod dan div seperti berikut: q = m div n r = m mod r 32 Pembagi Bersama Terbesar Misalkan a dan b adalah dua buah bilangan bulat tidak nol Pembagi bersama terbesar (PBB) dari a dan b adalah bilangan bulat terbesar d sedemikian sehingga d a dan d b Dalam hal ini dinyatakan bahwa PBB (a, b) = d Sifat- sifat dari pembagi bersama terbesar adalah sebagai berikut : Misalnya a, b, dan c adalah bilanga bulat: a Jika c adalah PBB dari a dan b, maka c (a + b) b Jika c adalah PBB dari a dan b, maka c (a - b) c Jika c a, maka c ab Dari sifat tersebut, dapat ditunjukkan bahwa PBB dari dua buah bilangan bulat sama denga PBB dari salah satu bilangan bulat tersebut dengan sisa hasil pembagiannya Hal ini dinyatakan sebagai berikut: Misalnya m dan n adalah dua buah bilangan bulat dengan syarat n > 0 sedemikian sehingga m = nq + r, 0 r < n maka PBB(m,n) = PBB (n,r) 33 Euclidean Euclidean didasarkan pada aplikasi teori yang telah dipaparkan di atas secara berturut-turut samapai menemukan sisa pembagaian bernilai nol Secara formal algoritma Euclidean dirumuskan sebagai berikut: Misalnya m dan n adalah bilangan bulat tak negatif dengan m n Misalkan r 0 = m dan r 1 = n Lakukan pembagian secara berturut-turut untuk memperoleh r 0 = r 1 q 1 + r 2, 0 r 2 r 1 r 1 = r 2 q 2 + r 3, 0 r 3 r 2 r n-2 = r n-1 q n-1 + r n, 0 r n r n-1 r n-1 = r n q n + 0

5 Sehingga, PBB (m,n) = PBB (r 0, r 1 ) = PBB (r 1, r 2 ) = = PBB(r n-2, r n-1 ) = PBB (r n-1, r n ) = PBB (r n, 0 ) = r n Jadi PBB dari m dan n adalah sisa terakhir yang tidak nol dari runtutan pembagian tersebut Euclidean dapat dituliskan sebagai berikut: procedure Euclidean (input m,n: integer, output PBB : integer ) {mencari PBB (m,n ) dengan syarat m dan n bilangan bulat positif dan m n Masukan : m dan n denga syarat m n, m,n 0 } r : integer while n 0 do r m mod n m n n r endwhile {n = 0, maka PBB(m,n) = m} PBB m IV ANALISIS Sulitnya merealisasikan migrasi ini di Indonesia disebabkan oleh faktor kendala yang telah dipaparkan di atas Oleh sebab itu, sebelum kebijaksanaan itu di lakukan, perlu bagi pemerintah untuk mensensus jumlah setiap profesi dan fasilitas yang menyebar di seluruh nusantara Misalnya daerah A memiliki luas 100 m 2 Dengan ukuran ini, penduduk normalnya diasumsikan 4 orang, yaitu 25 m 2 Padahal pada kenyataannya daerah A hanya dihuni oleh 2 orang saja Berbeda halnya dengan daerah B yang memiliki luas sama dengan daerah A Daerah itu dihuni oleh 6 orang Ditinjau dari ukuran penduduk secara normalnya, daerah B sudah melebihi kapasitas Dengan demikian, perlu dilakukan transmigrasi dari daerah B ke daerah A sebanyak 2 orang sehingga masing masing daerah memiliki 4 orang penghuni Hal ini pada umumnya telah dilakukan di Indonesia, tetapi selalu terjadi kegagalan Hal ini terjadi karena setelah selang beberapa waktu, orang yang telah melakukan migrasi ( perpindahan dari daerah B ke daerah A) kembali lagi ke daerah B Setelah diusut dengan kejadian yang terjadi di lapangan, masyarakat memilih untuk kembali ke daerah yang padat penduduknya karena merasa ditinggalkan di daerah baru atau daerah tujuan migrasi yang diarahkan oleh pemerintah Kehidupan bukan semakin baik, malah semakin buruk Walaupun pemerintah pada umumnya memberikan rumah atau tanah untuk mereka olah di daerah baru, tapi pemerintah tidak memperhatikan faktor lain yang juga sangat penting dalam kelangsungan hidup mereka, seperti jalur transportasi yang baik sehingga makanan bisa masuk ke daerah mereka dan hasil dari tanah yang mereka olah dapat dipasarkan ke kota atau daerah lain, pendidikan yang baik, fasilitas kesehatan yang memadai, dan lain sebagainya Sebelum melakukan transmigrasi, pemerintah melakukan sensus terhadap jumlah dan pekerjaan penduduk terlebih dahulu Kemudian memilih daerah asal dan daerah tujuan transmigrasi Hal yang perlu diperhatikan tentu kelengkapan dalam jumlah minimal setiap profesi atau pekerjaan di daerah tujuan migrasi Jumlah yang akan dimigrasikan dari daerah asal migrasi harus menyangkut kekurangan pekerja yang ada di daerah tujuan migrasi Dengan demikian, kembalinya imigran ke daerah asal migrasi dapat diminimalisasi Dengan jumlah penduduk yang sudah mencapai angka 340 juta jiwa, tentunya itu buka hal yang mudah dilakukan Dengan algoritma Euclidean, hal itu dapat dipermudah pengerjaannya PBB yang dihasilkan dari algoritma Euclidean menunjukkan banyak daerah yang yang dapat dijadikan daerah tujuan migrasi dimodifikasi lagi sehingga dapat menerima lebih dari 2 masukan sebagai syarat minimal kondisi daerah tujuan migrasi yang ingin dibentuk Masukan jumlah pekerjaan atau profesi yang ada dan dimasukkan dalam algoritma Euclidean sehingga kebijaksanaan itu dapat berjalan dengan baik Misalnya ada 1000 teknisi, 500 pedagang, 1100 pegawai negeri dan 750 guru di daerah x Jumlah normal yang teknisi di daerah tersebut ditinjau dari luas daerah adalah 800 orang, pedagang 400 orang, pegawai negeri 750 orang dan guru 600 orang Dari pernyataan tersebut diketahui bahwa terjadi overpopulasi sebanyak 200 teknisi, 100 pedagang, 250 pegawai negeri, dan 150 guru Angka yang overpopulasi ini dijadikan masukan dalam algoritma Euclidean yang telah dimodifikasi PBB yang dihasilkan adalah 50 Artinya ada 50 daerah yang dapat dijadikan daerah tujuan migrasi dan satu migrasi dapat diartikan kembali dengan himpunan 4 teknisi, 2 pedagang, 5 pegawai negeri dan 3 guru yang siap dimigrasikan Misalkan saja daerah yang menjadi tujuan migrasi melalui survey ternyata hanya 10 daerah,maka elemen himpunan dikalikan dengan hasil bagi PBB dalam algoritma Euclidean dengan daerah tujuan berdasarkan survey yang telah dilakukan yaitu 5 Dengan ini, komposisi setiap daerah tetap terjaga dan kebutuhannya dapat dipenuhi dengan baik Dengan cara ini, kebijakan

6 migrasi yang ditetapkan pemerintah akan dapat berjalan dengan baik V KESIMPULAN Kesimpulan yang diperoleh dari hal yang telah dipaparkan di atas adalah : 1 Teori PBB dapat dipergunakan untuk membantu pemerintah Indonesia mengambil keputusan penentuan banyaknya daerah tujuan migrasi 2 dan Bilangan Bulat dapat dipakai dalam dipakai dalam memecahkan berbagai masalah, misalnya masalah pemerintahan migrasi VI DAFTAR REFERENSI [1] com/social-sciences/sociology/ dinamikapenduduk-migrasi Tanggal akses 9 Desember 2011 [2] Tanggal akses 9 Desember 2011 [3] Munir, Rinaldi, Matematika Diskrit, Teknik Informatika, 2005, Bab5 [4] Munir, Rinaldi 2008 Diktat Kuliah IF 2091 Struktur Diskrit Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung [5] Pratiwi, Arianti, dkk, Strategi Sukses di Kampus, 2010, Direktorat Pendidikan ITB

Algoritma Brute Force (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir

Algoritma Brute Force (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir Algoritma Brute Force (Bagian 1) Oleh: Rinaldi Munir Bahan Kuliah IF2251 Strategi Algoritmik 1 Definisi Brute Force Brute force : pendekatan yang lempang (straightforward) untuk memecahkan suatu masalah

Lebih terperinci

DIKTAT KULIAH ALGORITMA dan STRUKTUR DATA II. : Mahasiswa mampu menjelaskan konsep algoritma dan struktur data

DIKTAT KULIAH ALGORITMA dan STRUKTUR DATA II. : Mahasiswa mampu menjelaskan konsep algoritma dan struktur data Pertemuan 1 Waktu Tujuan Pembelajaran Substansi Materi : 135 menit : Mahasiswa mampu menjelaskan konsep algoritma dan struktur data : Tabulasi Kegiatan Perkuliahan No Tahap Kegiatan Kegiatan Pengajar 1

Lebih terperinci

Pemrograman Dasar Kelas X RPL KONSEP DASAR ALGORITMA

Pemrograman Dasar Kelas X RPL KONSEP DASAR ALGORITMA Pemrograman Dasar Kelas X RPL KONSEP DASAR ALGORITMA DEFINISI DASAR Algoritma adalah urutan langkah-langkah untuk memecahkan suatu masalah Algoritma adalah deretan langkah-langkah komputasi yang mentransformasikan

Lebih terperinci

MAKALAH ALGORITMA, PSEUDOCODE DAN FLOWCHART TENTANG YUFI EKO FIRMANSYAH 1 D3 IT B OLEH

MAKALAH ALGORITMA, PSEUDOCODE DAN FLOWCHART TENTANG YUFI EKO FIRMANSYAH 1 D3 IT B OLEH MAKALAH TENTANG ALGORITMA, PSEUDOCODE DAN FLOWCHART OLEH YUFI EKO FIRMANSYAH 1 D3 IT B BAB I PENDAHULUAN Pada saat kita membuat sebuah program sering kali kita menghadapi permasalahan yang memerlukan pengrutan

Lebih terperinci

Algoritma dan Struktur Data

Algoritma dan Struktur Data Algoritma dan Struktur Data Program Program: sederetan perintah-perintah yang harus dikerjakan oleh komputer untuk menyelesaikan masalah. 3 level bahasa pemrograman: 1. Bahasa tingkat rendah 2. Bahasa

Lebih terperinci

AlgoritmaBrute Force. Desain dan Analisis Algoritma (CS3024)

AlgoritmaBrute Force. Desain dan Analisis Algoritma (CS3024) AlgoritmaBrute Force Desain dan Analisis Algoritma (CS3024) Definisi Brute Force Brute forceadalah sebuah pendekatan yang lempang (straightforward) untuk memecahkan suatu masalah, biasanya didasarkan pada

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pencarian Rantai Penjumlahan Terpendek

Penerapan Algoritma Greedy dalam Pencarian Rantai Penjumlahan Terpendek Penerapan Algoritma Greedy dalam Pencarian Rantai Penjumlahan Terpendek Irwan Kurniawan 135 06 090 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl Ganesha 10, Bandung e-mail: if16090@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

ALGORITMA DAN BILANGAN BULAT

ALGORITMA DAN BILANGAN BULAT ALGORITMA DAN BILANGAN BULAT A. ALGORITMA Sebuah masalah dipecahkan dengan mendeskripsikan langkah-langkah penyelesaiannya. Urutan penyelesaian masalah ini dinamakan Algoritma. Definisi 5.1 : Algoritma

Lebih terperinci

Algoritma Brute Force

Algoritma Brute Force Algoritma Brute Force Deskripsi Materi ini membahas tentang algoritma brute force dengan berbagai studi kasus Definisi Brute Force Straighforward (lempeng) Sederhana dan jelas Lebih mempertimbangkan solusi

Lebih terperinci

Algoritma Brute Force

Algoritma Brute Force Algoritma Brute Force Definisi Brute Force Brute force adalah sebuah pendekatan yang lempang (straightforward( straightforward) ) untuk memecahkan suatu masalah, biasanya didasarkan pada pernyataan masalah

Lebih terperinci

Manusia itu seperti pensil Pensil setiap hari diraut sehingga yang tersisa tinggal catatan yang dituliskannya. Manusia setiap hari diraut oleh rautan

Manusia itu seperti pensil Pensil setiap hari diraut sehingga yang tersisa tinggal catatan yang dituliskannya. Manusia setiap hari diraut oleh rautan Manusia itu seperti pensil Pensil setiap hari diraut sehingga yang tersisa tinggal catatan yang dituliskannya. Manusia setiap hari diraut oleh rautan umur hingga habis, dan yang tersisa tinggal catatan

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA. Disusun Oleh: Analisis Masalah dan Running Time. Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM

ANALISIS ALGORITMA. Disusun Oleh: Analisis Masalah dan Running Time. Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM ANALISIS ALGORITMA Analisis Masalah dan Running Time Disusun Oleh: Adam Mukharil Bachtiar Teknik Informatika UNIKOM adfbipotter@gmail.com AGENDA PERKULIAHAN DEFINISI MASALAH f x = a 0 + a n cos nπx +

Lebih terperinci

Teori Bilangan (Number Theory)

Teori Bilangan (Number Theory) Bahan Kuliah ke-3 IF5054 Kriptografi Teori Bilangan (Number Theory) Disusun oleh: Ir. Rinaldi Munir, M.T. Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 2004 3. Teori Bilangan Teori bilangan

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Brute Force pada permainan Countdown Number

Penerapan Algoritma Brute Force pada permainan Countdown Number Penerapan Algoritma Brute Force pada permainan Countdown Number Farhan Amin (13515043) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

Kompleksitas Algoritma

Kompleksitas Algoritma Kompleksitas Algoritma Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus mangkus (efisien). Algoritma yang bagus adalah algoritma yang mangkus. Kemangkusan algoritma diukur dari berapa jumlah

Lebih terperinci

Perbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle

Perbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle Perbandingan Algoritma Brute Force dan Backtracking dalam Permainan Word Search Puzzle Veren Iliana Kurniadi 13515078 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENGURUTAN (SORTING ALGORITHM)

KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENGURUTAN (SORTING ALGORITHM) KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENGURUTAN (SORTING ALGORITHM) Andi Kurniawan Dwi Putranto / 3508028 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Jln. Ganesha

Lebih terperinci

Penentuan Lokasi Pemasaran Produk dengan Media Periklanan Menggunakan Algoritma Greedy

Penentuan Lokasi Pemasaran Produk dengan Media Periklanan Menggunakan Algoritma Greedy Penentuan Pemasaran Produk dengan Media Periklanan Menggunakan Algoritma Greedy Akhiles Leonardus Danny Sindra 13509063 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Kompleksitas Algoritma

Kompleksitas Algoritma Kompleksitas Algoritma 1 Pendahuluan Sebuah masalah dapat mempunyai banyak algoritma penyelesaian. Contoh: masalah pengurutan (sort), ada puluhan algoritma pengurutan Sebuah algoritma tidak saja harus

Lebih terperinci

AnalisisFramework. Mengukur ukuran atau jumlah input Mengukur waktu eksekusi Tingkat pertumbuhan Efiesiensi worst-case, best-case dan average-case

AnalisisFramework. Mengukur ukuran atau jumlah input Mengukur waktu eksekusi Tingkat pertumbuhan Efiesiensi worst-case, best-case dan average-case AnalisisFramework Review Tujuan analisa : mengukur efesiensi algoritma Efisiensi diukur dari diukur dari: waktu (time) dan memori(space). Dua besaran yang digunakan: kompleksitas algoritma 1. Kompleksitas

Lebih terperinci

Algoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP

Algoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP Algoritma Euclidean dan Struktur Data Pohon dalam Bahasa Pemrograman LISP Ahmad Ayyub Mustofa Jurusan Teknik Informatika ITB, Bandung 40132, email: rekka_zan@students.itb.ac.id Abstraksi Bahasa pemrograman

Lebih terperinci

Kuliah ke : 4 Algoritma & Stuktur Data. Pengurutan (Sorting)

Kuliah ke : 4 Algoritma & Stuktur Data. Pengurutan (Sorting) Kuliah ke : 4 Algoritma & Stuktur Data Pengurutan (Sorting) Pengurutan adalah proses mengatur sekumpulan obyek menurut urutan atau susunan tertentu. Urutan obyek tersebut dapat menaik atau menurun. Bila

Lebih terperinci

Algoritma Penentuan Graf Bipartit

Algoritma Penentuan Graf Bipartit Algoritma Penentuan Graf Bipartit Zain Fathoni - 13508079 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Kampus ITB Jln. Ganesha No. 10 Bandung e-mail:

Lebih terperinci

Pengantar Algoritma dan Program

Pengantar Algoritma dan Program Pengantar Algoritma dan Program Disusun Oleh : Syaiful Hamzah Nasution 1.1 APAKAH ALGORITMA ITU? Ditinjau dari asal-usul katanya, kata algoritma sendiri mempunyai sejarah yang aneh. Orang hanya menemukan

Lebih terperinci

Pendahuluan. Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efektif dan efisien.

Pendahuluan. Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efektif dan efisien. Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien. Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efektif dan efisien. Algoritma yang efektif diukur dari berapa jumlah waktu dan

Lebih terperinci

Materi Pelajaran : Algoritma Pemrograman. Siswa memahami tentang dasar dasar Algoritma Pemrograman

Materi Pelajaran : Algoritma Pemrograman. Siswa memahami tentang dasar dasar Algoritma Pemrograman Materi Pelajaran : Algoritma Pemrograman 1. Tujuan : Siswa memahami tentang dasar dasar Algoritma Pemrograman 2. Teori Singkat A. Algoritma Sejarah Algoritma Ditinjau dari asal usul katanya, kata Algoritma

Lebih terperinci

PENCARIAN SOLUSI TTS ANGKA DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK BESERTA PENGEMBANGANNYA

PENCARIAN SOLUSI TTS ANGKA DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK BESERTA PENGEMBANGANNYA PENCARIAN SOLUSI TTS ANGKA DENGAN ALGORITMA RUNUT BALIK BESERTA PENGEMBANGANNYA Wahyu Fahmy Wisudawan Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung, NIM: 506 Jl. Dago Asri 4 No. 4, Bandung

Lebih terperinci

Pendahuluan. program

Pendahuluan. program Matakuliah : Struktur Data Versi : 1.0.0 Materi : Pengantar Ke Algoritma Penyaji : Zulkarnaen NS 1 Pendahuluan Komputer adalah alat bantu untuk menyelesaikan masalah, tetapi masalah yang ingin diselesaikan

Lebih terperinci

Aplikasi Chinese Remainder Theorem dalam Secret Sharing

Aplikasi Chinese Remainder Theorem dalam Secret Sharing Aplikasi Chinese Remainder Theorem dalam Secret Sharing Dimas Gilang Saputra - 13509038 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Greedy dalam Pembagian kerja pada Mesin yang Identik

Implementasi Algoritma Greedy dalam Pembagian kerja pada Mesin yang Identik Implementasi Algoritma Greedy dalam Pembagian kerja pada Mesin yang Identik William Sentosa / 13513026 Program Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl.

Lebih terperinci

Kompleksitas Algoritma Pengurutan Selection Sort dan Insertion Sort

Kompleksitas Algoritma Pengurutan Selection Sort dan Insertion Sort Kompleksitas Algoritma Pengurutan Selection Sort dan Insertion Sort Setia Negara B. Tjaru (13508054) Program Studi Teknik Informatika ITB Bandung e-mail: if18054@students.if.itb.ac.id ABSTRAK Makalah ini

Lebih terperinci

Kompleksitas Algoritma (1)

Kompleksitas Algoritma (1) Kompleksitas Algoritma (1) Pendahuluan Sebuah algoritma tidak saja harus benar, tetapi juga harus efisien Algoritma yang bagus adalah algoritma yang efisien. Kebutuhan waktu dan ruang suatu algoritma bergantung

Lebih terperinci

Algoritma & Pemrograman 1. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom Universitas Pendidikan Indonesia

Algoritma & Pemrograman 1. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom Universitas Pendidikan Indonesia Algoritma & Pemrograman 1 Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom Universitas Pendidikan Indonesia Daftar Isi 1. Bab 1 Pengantar & Dasar Dasar Algoritma 2. Bab 2 Aturan Penulisan Teks Algoritma 3. Bab 3 Tipe,

Lebih terperinci

Pemilihan Monster yang Akan Digunakan dalam Permainan Yu-Gi-Oh! Capsule Monster Coliseum

Pemilihan Monster yang Akan Digunakan dalam Permainan Yu-Gi-Oh! Capsule Monster Coliseum Pemilihan Monster yang Akan Digunakan dalam Permainan Yu-Gi-Oh! Capsule Monster Coliseum Analisis menggunakan algoritma Greedy untuk memilih monster yang terbaik Bervianto Leo P - 13514047 Program Studi

Lebih terperinci

Decrease and Conquer

Decrease and Conquer Decrease and Conquer Bahan Kuliah IF2211 Strategi Algoritma Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Decrease and conquer: metode desain algoritma

Lebih terperinci

Algoritma Exhaustive Search Dalam Permainan Congklak

Algoritma Exhaustive Search Dalam Permainan Congklak Algoritma Exhaustive Search Dalam Permainan Congklak Sigit Aji Nugroho (13510021) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

Yaitu proses pengaturan sekumpulan objek menurut urutan atau susunan tertentu Acuan pengurutan dibedakan menjadi :

Yaitu proses pengaturan sekumpulan objek menurut urutan atau susunan tertentu Acuan pengurutan dibedakan menjadi : PENGURUTAN Yaitu proses pengaturan sekumpulan objek menurut urutan atau susunan tertentu Acuan pengurutan dibedakan menjadi : 1. Ascending / menaik Syarat : L[1] L[2] L[3] L[N] 2. Descending / menurun

Lebih terperinci

APLIKASI TEORI BILANGAN UNTUK AUTENTIKASI DOKUMEN

APLIKASI TEORI BILANGAN UNTUK AUTENTIKASI DOKUMEN APLIKASI TEORI BILANGAN UNTUK AUTENTIKASI DOKUMEN Mohamad Ray Rizaldy - 13505073 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung, Jawa Barat e-mail: if15073@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Greedy pada Permainan Ludo

Implementasi Algoritma Greedy pada Permainan Ludo Implementasi Algoritma Greedy pada Permainan Ludo Sylvia Juliana, 13515070 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl, Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

Pengantar Algoritma Pemrograman. # Kusnawi, S.Kom, M.Eng#

Pengantar Algoritma Pemrograman. # Kusnawi, S.Kom, M.Eng# Pengantar Algoritma Pemrograman # Kusnawi, S.Kom, M.Eng# Sistem Komputer Sebuah sistem komputer terdiri dari Hardware (perangkat keras), Software (perangkat lunak) dan Brainware, sedangkan Software dapat

Lebih terperinci

APLIKASI PEWARNAAN GRAPH PADA PEMBUATAN JADWAL

APLIKASI PEWARNAAN GRAPH PADA PEMBUATAN JADWAL APLIKASI PEWARNAAN GRAPH PADA PEMBUATAN JADWAL Aplikasi Pewarnaan Graph pada Pembuatan Jadwal Janice Laksana / 13510035 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Greedy dalam Permainan Kartu Truf

Aplikasi Algoritma Greedy dalam Permainan Kartu Truf Aplikasi Algoritma Greedy dalam Permainan Kartu Truf Darwin Prasetio / 13512001 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENCARIAN BINER DAN ALGORITMA PENCARIAN BERUNTUN

PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENCARIAN BINER DAN ALGORITMA PENCARIAN BERUNTUN PERBANDINGAN KOMPLEKSITAS ALGORITMA PENCARIAN BINER DAN ALGORITMA PENCARIAN BERUNTUN Yudhistira NIM 13508105 Mahasiswa Program Studi Teknik Informatika ITB Jalan Ganesha No.10 Bandung e-mail: if18105@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

PENGENALAN ALGORITMA & PEMROGRAMAN P E N G A N T A R T E K N O L O G I I N F O R M A S I ( T I F )

PENGENALAN ALGORITMA & PEMROGRAMAN P E N G A N T A R T E K N O L O G I I N F O R M A S I ( T I F ) PENGENALAN ALGORITMA & PEMROGRAMAN P E N G A N T A R T E K N O L O G I I N F O R M A S I ( T I F 1 1 0 1) PENGENALAN ALGORITMA & PEMROGRAMAN Definisi Algoritma Sejarah Algoritma Perbedaan Algoritma & Program

Lebih terperinci

PENGGUNAAN ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER UNTUK OPTIMASI KONVERSI BILANGAN DESIMAL KE BINER

PENGGUNAAN ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER UNTUK OPTIMASI KONVERSI BILANGAN DESIMAL KE BINER PENGGUNAAN ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER UNTUK OPTIMASI KONVERSI BILANGAN DESIMAL KE BINER Danang Arief Setyawan NIM : 3559 Program Studi Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung e-mail: das_centauri@yahoo.com

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini diterangkan materi yang berkaitan dengan penelitian, diantaranya konsep

II. TINJAUAN PUSTAKA. Pada bagian ini diterangkan materi yang berkaitan dengan penelitian, diantaranya konsep II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bagian ini diterangkan materi yang berkaitan dengan penelitian, diantaranya konsep bilangan bulat, bilangan prima,modular, dan kekongruenan. 2.1 Bilangan Bulat Sifat Pembagian

Lebih terperinci

Alex Budiyanto.

Alex Budiyanto. Pengantar Algoritma dan Pemrograman alex@ilmukomputer.com Lisensi Dokumen: Seluruh dokumen di IlmuKomputer.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas untuk tujuan bukan komersial (nonprofit),

Lebih terperinci

ASPEK KEPENDUDUKAN IV

ASPEK KEPENDUDUKAN IV KTSP & K-13 Geografi K e l a s XI ASPEK KEPENDUDUKAN IV Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut. 1. Memahami usia kerja, tenaga kerja, angkatan dan

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Brute Force dalam mencari Faktor Prima pada suatu Bilangan

Penerapan Algoritma Brute Force dalam mencari Faktor Prima pada suatu Bilangan Penerapan Algoritma Brute Force dalam mencari Faktor Prima pada suatu Bilangan Widhaprasa Ekamatra Waliprana - 13508080 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Reverse Greedy pada Egyptian Fraction

Aplikasi Algoritma Reverse Greedy pada Egyptian Fraction Aplikasi Algoritma Reverse Greedy pada Egyptian Fraction Stephen Herlambang Program Studi Teknik Informatika - Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10 Bandung e-mail: stephen_herlambang@yahoo.co.id ABSTRAK

Lebih terperinci

STRUKTUR DASAR ALGORITMA

STRUKTUR DASAR ALGORITMA STRUKTUR DASAR ALGORITMA Tujuan Mahasiswa mampu memecahkan masalah dalam sebuah algoritma pemecahan masalah menggunakan struktur pemilihan dan pengulangan. Mahasiswa mengetahui struktur program bahasa

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA PEMBANGUN POHON EKSPRESI DARI NOTASI PREFIKS DAN POSTFIKS

ANALISIS ALGORITMA PEMBANGUN POHON EKSPRESI DARI NOTASI PREFIKS DAN POSTFIKS ANALISIS ALGORITMA PEMBANGUN POHON EKSPRESI DARI NOTASI PREFIKS DAN POSTFIKS R. Raka Angling Dipura NIM : 13505056 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika, Institut Teknologi Bandung Jalan Ganesha 10, Bandung

Lebih terperinci

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik

Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik Membentuk Algoritma untuk Pemecahan Sistem Persamaan Lanjar secara Numerik Bervianto Leo P - 13514047 Program Studi Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Optimasi Masalah Perkebunan

Penggunaan Algoritma Greedy dalam Optimasi Masalah Perkebunan Penggunaan Algoritma Greedy dalam Optimasi Masalah Perkebunan Daniel Widya Suryanata / 13509083 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Pengurutan (Sorting) Keuntungan Data Terurut. Pengurutan Terbagi Dua Kelompok:

Pengurutan (Sorting) Keuntungan Data Terurut. Pengurutan Terbagi Dua Kelompok: Pengurutan (Sorting) Pengurutan adalah proses mengatur sekumpulan obyek menurut urutan atau susunan tertentu. Urutan obyek tersebut dapat menaik atau menurun. Bila N obyek disimpan dalam larik L, maka

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA GREEDY UNTUK PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI BANTUAN PASCA BENCANA ALAM

PENERAPAN ALGORITMA GREEDY UNTUK PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI BANTUAN PASCA BENCANA ALAM PENERAPAN ALGORITMA GREEDY UNTUK PENENTUAN JALUR DISTRIBUSI BANTUAN PASCA BENCANA ALAM Filman Ferdian Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung

Lebih terperinci

METODE ENKRIPSI DAN DEKRIPSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ELGAMAL

METODE ENKRIPSI DAN DEKRIPSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ELGAMAL METODE ENKRIPSI DAN DEKRIPSI DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA ELGAMAL Mukhammad Ifanto (13508110) Program Studi Informatika Institut Teknolgi Bandung Jalan Ganesha 10 Bandung e-mail: ifuntoo@yahoo.om ABSTRAK

Lebih terperinci

Perbandinganan Penggunaan Algoritma Greedy dan Modifikasi Algoritma Brute Force pada Permainan Collapse XXL

Perbandinganan Penggunaan Algoritma Greedy dan Modifikasi Algoritma Brute Force pada Permainan Collapse XXL Perbandinganan Penggunaan Algoritma Greedy dan Modifikasi Algoritma Brute Force pada Permainan Collapse XXL Rahadian Dimas Prayudha - 13509009 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan

Lebih terperinci

Aplikasi Teori Bilangan Bulat dalam Pembangkitan Bilangan Acak Semu

Aplikasi Teori Bilangan Bulat dalam Pembangkitan Bilangan Acak Semu Aplikasi Teori Bilangan Bulat dalam Pembangkitan Bilangan Acak Semu Ferdian Thung 13507127 Program Studi Teknik Informatika ITB, Jalan Ganesha 10 Bandung, Jawa Barat, email: if17127@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

Sieve of Eratosthenes, Algoritma Bilangan Prima

Sieve of Eratosthenes, Algoritma Bilangan Prima Sieve of Eratosthenes, Bilangan Prima M. R. Al-ghazali NIM. 13509068 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

Algoritma, Pseudo Code Flow Chart

Algoritma, Pseudo Code Flow Chart Algoritma, Pseudo Code Flow Chart Algoritma Asal kata Algoritma (algorism - algorithm) berasal dari nama Abu Ja far Muhammad ibn Musa Al-Khuwarizmi Ilmuan Persia yang menulis kitab al jabar w al-muqabala

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy untuk Permainan Halma

Penerapan Algoritma Greedy untuk Permainan Halma Penerapan Algoritma Greedy untuk Permainan Halma Vivi Lieyanda / 13509073 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

Penyelesaian Persamaan Linear Dalam Bentuk Kongruen

Penyelesaian Persamaan Linear Dalam Bentuk Kongruen Penyelesaian Persamaan Linear Dalam Bentuk Kongruen Yayat Priyatna Jurusan Matematika FMIPA UNPAD Jl. Raya Jatinangor Bdg Smd Km 11 E mail : yatpriyatna@yahoo.com Tlp / Fax : 022 4218676 HP :08122334508

Lebih terperinci

Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot

Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Studi Algoritma Optimasi dalam Graf Berbobot Vandy Putrandika NIM : 13505001 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha 10, Bandung E-mail : if15001@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

Penentuan Hubungan Kompleksitas Algoritma dengan Waktu Eksekusi pada Operasi Perkalian

Penentuan Hubungan Kompleksitas Algoritma dengan Waktu Eksekusi pada Operasi Perkalian Penentuan Hubungan Kompleksitas Algoritma dengan Waktu Eksekusi pada Operasi Perkalian Raymond Lukanta 13510063 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Penerapan Relasi Rekursif dan Matriks dalam Partisi Bilangan Bulat

Penerapan Relasi Rekursif dan Matriks dalam Partisi Bilangan Bulat Penerapan Relasi Rekursif dan Matriks dalam Partisi Bilangan Bulat Gilang Ardyamandala Al Assyifa (13515096) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Algoritma dan Bilangan Bulat Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed

Algoritma dan Bilangan Bulat Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed Algoritma dan Bilangan Bulat Matematika Diskret (TKE132107) Program Studi Teknik Elektro, Unsoed Iwan Setiawan Tahun Ajaran 2013/2014 Algoritma Masalah. Kemiripan substansi masalah.

Lebih terperinci

Apa Itu Algoritma? Algoritma berasal dari: ahli

Apa Itu Algoritma? Algoritma berasal dari: ahli Dasar-dasar Algoritma Algoritma dan Pemrograman Tahar Agastani Teknik Informatika UIN Apa Itu Algoritma? Algoritma berasal dari: Nama Abu Ja far Muhammad Ibnu Musa Al-Khwarizmi ahli matematika Persia yang

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Contoh lainnya: Solusi: 0= V,1= I,2= O,3= R, 4= N,5= L,7= A,8= F,9= E.

I. PENDAHULUAN II. DASAR TEORI. Contoh lainnya: Solusi: 0= V,1= I,2= O,3= R, 4= N,5= L,7= A,8= F,9= E. Penyelesaian Verbal Arithmetic dengan Algoritma Brute Force Luthfi Chandra Fibrian - 13510047 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

1. Masalah Jumlah Penduduk

1. Masalah Jumlah Penduduk Pengertian Penduduk Penduduk adalah orang-orang yang berada di dalam suatu wilayah yang terikat oleh aturan-aturan yang berlaku dan saling berinteraksi satu sama lain secara terus menerus / kontinu. Dalam

Lebih terperinci

Aplikasi Pewarnaan Graph pada Pembuatan Jadwal

Aplikasi Pewarnaan Graph pada Pembuatan Jadwal Aplikasi Pewarnaan Graph pada Pembuatan Jadwal Janice Laksana / 13510035 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132,

Lebih terperinci

Algoritma Divide and Conquer (Bagian 2)

Algoritma Divide and Conquer (Bagian 2) Algoritma Divide and Conquer (Bagian 2) Bahan Kuliah IF2251 Strategi Algoritmik Oleh: Rinaldi Munir 1 (c) Quick Sort Termasuk pada pendekatan sulit membagi, mudah menggabung (hard split/easy join) Tabel

Lebih terperinci

Algoritma dan Kompleksitas Algoritma

Algoritma dan Kompleksitas Algoritma Algoritma dan Kompleksitas Algoritma Algoritma Algoritma adalah urutan logis langkah-langkah penyelesaian masalah yang ditinjau secara sistematis. Asal Usul Algoritma Kata ini tidak muncul dalam kamus

Lebih terperinci

MAKALAH ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER

MAKALAH ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER MAKALAH ALGORITMA DIVIDE AND CONQUER Galih Pranowo Jurusan Matematika Ilmu Komputer FAKULTAS SAINS TERAPAN INSTITUT SAINS & TEKNOLOGI AKPRIND YOGYAKARTA 1. Pengertian Algoritma Divide and Conquer merupakan

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum

Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum Penerapan Algoritma Greedy untuk Memecahkan Masalah Pohon Merentang Minimum Bramianha Adiwazsha - NIM: 13507106 Program Studi Teknik Informatika, Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Pengurutan (Sorting) Algoritma Pemrograman

Pengurutan (Sorting) Algoritma Pemrograman Pengurutan (Sorting) Algoritma Pemrograman mas.anto72@gmail.com 1 Definisi Sorting /pengurutan proses mengatur sekumpulan obyek menurut urutan atau susunan tertentu. Bentuk susunan/urutan : Ascending menaik/membesar

Lebih terperinci

Studi dan Implementasi Sistem Kriptografi Rabin

Studi dan Implementasi Sistem Kriptografi Rabin Studi dan Implementasi Sistem Kriptografi Rabin Anugrah Adeputra Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung, Jl.Ganesha No.10 Email: if15093@students.if.itb.ac.id Abstraksi Sistem Kriptografi

Lebih terperinci

Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 2004

Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 2004 Bahan Kuliah ke-16 IF5054 Kriptografi Algoritma Knapsack Disusun oleh: Ir. Rinaldi Munir, M.T. Departemen Teknik Informatika Institut Teknologi Bandung 2004 Rinaldi Munir - IF5054 Kriptografi 1 16. Algoritma

Lebih terperinci

Penggunaan Algoritma Knuth-Morris-Pratt untuk Pengecekan Ejaan

Penggunaan Algoritma Knuth-Morris-Pratt untuk Pengecekan Ejaan Penggunaan Algoritma Knuth-Morris-Pratt untuk Pengecekan Ejaan Andreas Dwi Nugroho - 13511051 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DAN BRUTE FORCE DALAM SIMULASI PENCARIAN KOIN

PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DAN BRUTE FORCE DALAM SIMULASI PENCARIAN KOIN PERBANDINGAN ALGORITMA GREEDY DAN BRUTE FORCE DALAM SIMULASI PENCARIAN KOIN Indra Mukmin 13506082 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Jalan Ganeca no.10 Email :

Lebih terperinci

Memecahkan Puzzle Hidato dengan Algoritma Branch and Bound

Memecahkan Puzzle Hidato dengan Algoritma Branch and Bound Memecahkan Puzzle Hidato dengan Algoritma Branch and Bound Hanny Fauzia 13509042 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

MATERI KULIAH ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN I

MATERI KULIAH ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN I MATERI KULIAH ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN I DOSEN: UTAMI DEWI W.,S.Kom JURUSAN TEKNIK INFORMATIKA UNIKOM PERTEMUAN I PENGANTAR ALGORITMA Teknik Informatika UNIKOM masalah Program komputer solusi Utami Dewi

Lebih terperinci

Implementasi Greedy Dalam Menemukan Rangkaian Logika Minimal Menggunakan Karnaugh Map

Implementasi Greedy Dalam Menemukan Rangkaian Logika Minimal Menggunakan Karnaugh Map Implementasi Greedy Dalam Menemukan Rangkaian Logika Minimal Menggunakan Karnaugh Map Aldy Wirawan 13511035 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Analisis Penggunaan Algoritma RSA untuk Enkripsi Gambar dalam Aplikasi Social Messaging

Analisis Penggunaan Algoritma RSA untuk Enkripsi Gambar dalam Aplikasi Social Messaging Analisis Penggunaan Algoritma RSA untuk Enkripsi Gambar dalam Aplikasi Social Messaging Agus Gunawan / 13515143 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Aplikasi Algoritma Greedy dalam Penjurusan Mahasiswa Tingkat Pertama Institut Teknologi Bandung

Aplikasi Algoritma Greedy dalam Penjurusan Mahasiswa Tingkat Pertama Institut Teknologi Bandung Aplikasi Algoritma Greedy dalam Penjurusan Mahasiswa Tingkat Pertama Institut Teknologi Bandung Hans Christian (13513047) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum

Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum Analisis Pengimplementasian Algoritma Greedy untuk Memilih Rute Angkutan Umum Arieza Nadya -- 13512017 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph

Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph Menyelesaikan Topological Sort Menggunakan Directed Acyclic Graph Muhammad Afif Al-hawari (13510020) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

MODUL IV PENCARIAN DAN PENGURUTAN

MODUL IV PENCARIAN DAN PENGURUTAN MODUL IV PENCARIAN DAN PENGURUTAN 4.1 Tujuan Tujuan modul IV ini, adalah: Praktikan bisa membuat beberapa program pencarian berdasarkan metode algoritma pencarian Praktikan bisa membuat beberapa program

Lebih terperinci

Perbandingan Kecepatan/Waktu Komputasi Beberapa Algoritma Pengurutan (Sorting)

Perbandingan Kecepatan/Waktu Komputasi Beberapa Algoritma Pengurutan (Sorting) Perbandingan Kecepatan/Waktu Komputasi Beberapa Algoritma Pengurutan (Sorting) Indrayana 1, Muhamad Ihsan Fauzi 2 Laboratorium Ilmu dan Rekayasa Komputasi Departemen Teknik Informatika, Institut Teknologi

Lebih terperinci

Algorima Greedy Pada Self Serve Gas Station

Algorima Greedy Pada Self Serve Gas Station Algorima Greedy Pada Self Serve Gas Station Rifky Hamdani (13508024) Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

PENGURUTAN (SORTING) 1. Introduction 2. Bubble Sort 3. Selection Sort 4. Insertion Sort

PENGURUTAN (SORTING) 1. Introduction 2. Bubble Sort 3. Selection Sort 4. Insertion Sort PENGURUTAN (SORTING) 1. Introduction 2. Bubble Sort 3. Selection Sort 4. Insertion Sort INTRODUCTION Pengurutan merupakan proses mengatur sekumpulan obyek menurut aturan atau susunan tertentu. Urutan obyek

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Greedy dalam Optimasi Keuntungan Perusahaan Pengiriman Barang

Penerapan Algoritma Greedy dalam Optimasi Keuntungan Perusahaan Pengiriman Barang Penerapan Algoritma Greedy dalam Optimasi Keuntungan Perusahaan Pengiriman Barang Windy Amelia - 13512091 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung,

Lebih terperinci

Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal

Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal Permodelan Pohon Merentang Minimum Dengan Menggunakan Algoritma Prim dan Algoritma Kruskal Salman Muhammad Ibadurrahman NIM : 13506106 Program Studi Teknik Informatika, Institut Teknologi Bandung Jl. Ganesha

Lebih terperinci

Algoritma & Pemrograman #1. Antonius Rachmat C, S.Kom, M.Cs

Algoritma & Pemrograman #1. Antonius Rachmat C, S.Kom, M.Cs Algoritma & Pemrograman #1 Antonius Rachmat C, S.Kom, M.Cs Algoritma Asal kata Algoritma (algorism - algorithm) berasal dari nama Abu Ja far Muhammad ibn Musa Al-Khuwarizmi Ilmuan Persia yang menulis kitab

Lebih terperinci

Pohon Biner Sebagai Struktur Data Heap dan Aplikasinya

Pohon Biner Sebagai Struktur Data Heap dan Aplikasinya Pohon Biner Sebagai Struktur Data Heap dan Aplikasinya Muhammad Adinata/13509022 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung

Lebih terperinci

R. Rosnawati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY

R. Rosnawati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY R. Rosnawati Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Induksi Matematika Induksi matematika adalah : Salah satu metode pembuktian untuk proposisi perihal bilangan bulat Induksi matematika merupakan teknik

Lebih terperinci

1. Kompetensi Mengenal dan memahami algoritma percabangan yang komplek.

1. Kompetensi Mengenal dan memahami algoritma percabangan yang komplek. LAB SHEET ALGORITMA DAN STRUKTUR DATA Semester : 4 Percabangan Komplek dan case of 200 menit No. : LST/EKA/EKA 305/03 Revisi : Tgl. : Hal. 1 dari 3 hal. 1. Kompetensi Mengenal dan memahami algoritma percabangan

Lebih terperinci

Penilaian Ujian Tertulis Menggunakan Algoritma Pattern Matching IF3051 Strategi Algoritma

Penilaian Ujian Tertulis Menggunakan Algoritma Pattern Matching IF3051 Strategi Algoritma Penilaian Ujian Tertulis Menggunakan Algoritma Pattern Matching IF3051 Strategi Algoritma Muhammad Maulana ABdullah 13508053 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut

Lebih terperinci

Penerapan algoritma Greedy dalam penentuan Porter Generic Strategies untuk suatu perusahaan

Penerapan algoritma Greedy dalam penentuan Porter Generic Strategies untuk suatu perusahaan Penerapan algoritma Greedy dalam penentuan Porter Generic Strategies untuk suatu perusahaan Wilson Fonda / 13510015 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi

Lebih terperinci

Induksi Matematik. Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit. Oleh: Rinaldi Munir. Program Studi Teknik Informatika STEI - ITB

Induksi Matematik. Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit. Oleh: Rinaldi Munir. Program Studi Teknik Informatika STEI - ITB Induksi Matematik Bahan Kuliah IF2120 Matematika Diskrit Oleh: Rinaldi Munir Program Studi Teknik Informatika STEI - ITB 1 Metode pembuktian untuk proposisi yang berkaitan dengan bilangan bulat adalah

Lebih terperinci